전 세계적으로 ‘AI 광풍’이 거세다. 세계적 기업 구글 등은 AI 기술 개발 관련 시장 선점에 명운을 걸고 있다.
미국을 선두주자로 하는 선진국들 역시 AI 관련 교육 및 연구에 공격적 투자를 시작하며 천문학적 규모로 예측되는 미래산업 환경에 적응하고자 준비하고 있다.
우리나라도 늦었지만 AI 분야에 투자를 늘리고 AI 대학원을 신설하는 등 정부와 대학의 대책이 거의 매일 뉴스로 전달되고 있다.
AI는 ‘인공지능(artificial intelligence)’의 줄임말이며 ‘자연지능’의 ‘인공적’ 구현이다. 컴퓨터 과학자 앨런 튜링이 인간의 인지적 행동에 견주어 AI를 평가하려고 했던 것을 봐도 AI의 개념이 얼마나 자연지능에 의존하는지 알 수 있다.
따라서 자연지능을 잘 정의하면 AI를 이해할 수 있으나 현재까지 자연지능이 무엇이며 뇌에서 어떻게 구현되는지 이해하지 못한다. ‘지능’보다는 ‘인지’가 더 적절한 표현인데, 튜링이 활동했던 시대에는 인지 연구에서 뇌를 블랙박스처럼 취급해서 인지가 뇌에서 어떻게 구현되는지에 대해 아는 것이 거의 없었다. AI를 개발하려는 노력도 당연히 그 한계에 부딪혔다.
그러나 다양한 방법론을 융합해 뇌 인지를 연구하는 학문인 뇌인지과학이 20세기 후반부터 발전하면서 뇌의 인지적 원리들이 하나씩 모습을 드러내기 시작했고, 이를 알고리즘으로 탑재한 AI의 성능은 획기적 개선을 보이기 시작했다.
그 대표적인 예가 2016년 이세돌 9단과 바둑 대국을 펼쳐 압도적 우승으로 전 세계를 놀라게 했던 구글 딥마인드의 ‘알파고’다.
알파고에 탑재된 여러 AI 기술들이 있지만 그 중 뇌인지과학 분야 오랜 연구의 결과물인 ‘강화학습(reinforcement learning)’의 원리가 공학적으로 구현돼 탑재된 것이 좋은 예다.
‘알파고의 아버지’로 불리는 하사비스 역시 2010년 구글 딥마인드를 창립하기 전에 뇌인지과학으로 박사학위를 받았으며 알파고가 스스로 학습하면서 바둑 실력을 향상시킬 수 있는 핵심 중 하나는 바로 이 강화학습 원리의 공학적 구현에 있다.
AI의 혁신은 뇌인지의 과학적 이해와 이를 공학적으로 구현할 수 있는 기술력의 쌍두마차가 있어야 가능하다는 중요한 시사점을 남기는 사례다.
우리의 현실은 어떠한가? 현재 불고 있는 AI 광풍의 초점은 ‘기계학습’ 기술을 다양한 분야에 접목해 ‘활용’하는데 맞춰져 있다. 이는 다분히 공학적이고 산업적인 접근법이며 우리가 미래 사회에 대응하고 경쟁에서 살아남기 위해 중요하다.
현재의 AI 기술은 인간의 인지기능 중 다소 ‘기계적’인 부분을 흉내낼 뿐, 인지의 꽃이라고 할 수 있는 고위 인지 기능을 흉내내려면 갈 길이 멀다. 선진국들은 이러한 기계학습 위주의 AI를 뛰어넘는 차세대 AI 개발을 위해 그 씨앗이 될 수 있는 학문에 투자를 집중해 미래 국가 경쟁력을 높이고 있다.
그러나 선진국 대학에서 흔히 볼 수 있는 학부나 대학원의 뇌인지과학 관련 학과가 거의 전무한 것이 우리 대학의 현실이다.
뇌인지과학을 위해서는 생물학, 수학, 통계학, 심리학, 컴퓨터과학 등 단과대학에 뿔뿔이 흩어져 있는 학과들을 관통하는 융합적 교육이 이뤄져야 한다. 선진국에서는 이를 위해 뇌인지과학 학부 및 이와 연계된 대학원 학과를 만들어 왔다.
우리나라에는 현재 학부에 뇌인지과학 학과가 있는 곳이 전무하다. 대학원에서조차 뇌인지과학 관련 학과는 극소수이고 그 마저도 대학의 지원을 거의 받지 못한다.
최근 들어 대학에서 뇌인지과학에 대한 학생들의 수요는 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 협동과정, 연계전공, 연합전공 등이 우후죽순 생기고 있지만 소속 학과의 연구와 교육, 행정 등으로 지친 교수들이 또 다른 과외활동(?)에 정열을 쏟기는 쉽지 않다.
이처럼 AI의 ‘씨앗 학문’ 역할을 하는 융합 학과들이 한국 대학에서 어떤 처지에 놓여 있는지 볼 때, 우리나라 AI의 미래 전망은 어두우며 특단의 대책이 필요하다.
교육부 등 정부와 대학의 거버넌스를 담당하는 책임자들은 이를 직시하고 지금이라도 미래 지향적 방향 설정과 투자를 해주기 바란다. <이인아 서울대 뇌인지과학과 학과장>
민태원 의학전문기자 twmin@kmib.co.kr
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